업계 최대 용량 36GB 구현 성공8단 쌓은 ‘선두’ SK하이닉스 추격D램 점유율 46%… 7년 만에 최고마이크론, 엔비디아용 HBM 양산새달 삼성과 ‘36GB 용량’ 맞붙어 인공지능(AI) 반도체에 탑재되는 고대역폭 메모리(HBM)를 놓고 메모리 반도체 업체간 경쟁이 본격화됐다. 선두 SK하이닉스를 추격 중인 삼성전자는 업계 최초로 D램 칩을 12단으로 쌓은 ‘5세대 HBM(HBM3E) 개발에 성공하면서 반전 계기를 맞았다. 미국 마이크론도 엔비디아용 5세대 HBM 양산을 시작하고 HBM 시장을 사실상 양분하고 있는 국내 업체에 도전장을 냈다. 27일 업계에 따르면 삼성전자가 이번에 개발한 36기가바이트(GB) 5세대 HBM은 업계 최대 용량이다. 3GB 용량인 24기가비트(Gb) D램을 12단으로 쌓아 올려 8단까지 쌓은 경쟁업체 제품(24GB)과 차별화를 한 것이다. 수천개의 미세 구멍을 뚫은 D램을 수직으로 쌓아 적층된 칩 사이를 전극으로 연결하는 기술(TSV·실리콘 관통 전극)을 활용했다고 한다. HBM은 D램 여러 개를 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 끌어올린 고성능 메모리다. 삼성전자가 고용량 HBM 시장을 주목한 건 AI 서비스 고도화로 데이터 처리량이 급증하고 있기 때문이다. 회사 측은 “성능과 용량이 이전 제품인 4세대 HBM(HBM3 8단) 대비 50% 이상 개선됐다”면서 “이 제품을 사용하면 그래픽처리장치(GPU) 사용량이 줄어 기업들이 비용을 절감할 수 있다”고 했다. 삼성전자는 6세대 HBM도 2026년 양산을 목표로 준비 중이다. 6세대에서는 16단까지 용량이 커질 것으로 보고, 칩과 칩 사이의 ‘갭’을 완전히 없애는 신공정도 개발하고 있다. 삼성전자의 HBM 매출이 늘면서 지난해 4분기 D램 점유율은 45.7%(옴디아 기준)를 기록했다. 2016년 3분기(48.2%) 이후 가장 높은 수준이다. 다만 HBM 시장만 놓고 보면 SK하이닉스가 앞서가고 있다는 평가를 받는다. SK하이닉스는 AI 반도체의 핵심인 GPU 시장의 80% 이상을 장악한 엔비디아에 HBM3를 사실상 독점 공급하고 있다. 지난달 8단으로 쌓은 5세대 HBM도 초기 양산을 시작했다. 내부 인증을 마친 HBM 제품을 고객사에 보냈고, 고객사 인증 절차가 마무리되는 대로 본격 양산에 돌입할 계획이다. 12단 제품도 국제 표준 규격(JEDEC)에 맞춰 개발 중이다. 국내 업체에 비해 HBM 시장 점유율이 상대적으로 미미한 마이크론도 반격에 나섰다. 마이크론은 26일(현지시간) 2분기 출시 예정인 엔비디아의 ‘H200’ GPU에 탑재될 5세대 HBM(24GB 8단) 양산을 시작한다고 공식 발표했다. H200은 엔비디아의 주력 제품인 ‘H100’을 대체할 차세대 제품이다. 마이크론도 다음달 36GB 12단 5세대 HBM의 샘플 제품을 내놓고 고용량 시장에서 삼성전자와 맞붙는다. HBM 생산 능력과 함께 얼마나 효율적으로 생산할 수 있느냐에 따라 HBM 시장의 판도도 바뀔 것으로 보인다.

인공지능(AI) 대장주로 불리는 미국 반도체 기업 엔비디아가 시장 전망치를 웃도는 깜짝 실적을 발표하면서 미 증시가 뜨거워지고 있다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스에 대한 기대도 커지고 있다. 엔비디아 주가는 22일(현지시간) 뉴욕 증시에서 전날보다 16.4% 폭등한 785.38달러(약 104만원)에 마감했다. 시가총액도 전날 1조 6670억 달러에서 1조 9390억 달러로 크게 오르며 하루 만에 2720억 달러(약 361조원) 증가했다. 이달 초 페이스북 모회사 메타플랫폼의 하루 증가분(1970억 달러)을 넘어서는 수치다. 시총 2조 달러를 눈 앞에 두고 있는 엔비디아는 아마존(1조 8130억 달러), 구글 모회사 알파벳(1조 7970억 달러)를 제치고 시총 순위 3위 자리도 탈환했다.엔비디아는 전날 시장 예상치를 뛰어넘는 2023년 회계연도 4분기(11~1월) 실적을 발표했다. 매출은 전년 같은 기간 대비 265% 늘었고 총이익은 769% 급증했다. 전세계 AI 반도체 시장의 80%를 차지하는 엔비디아의 호실적에 미 증시도 강한 랠리를 펼쳤다. 다우존스30 산업평균지수는 사상 처음으로 3만 9000선을 돌파했고, 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수는 지난해 1월 이후 가장 큰 폭의 상승률을 기록했다. 엔비디아발 열풍에 AMD(10.69%), 브로드컴(6.31%), 마블 테크널러지(6.64%), ASML(4.81%), 어플라이드 머티어리얼즈(4.94%), 마이크론(5.42%) 등 다른 반도체 관련주도 크게 올랐다. 엔비디아와 AI 반도체 협력 관계를 맺고 있는 SK하이닉스도 덩달아 수혜를 입고 있다. SK하이닉스 주가(15만 6500원, 22일 종가 기준)는 전날 5.03% 급등하며 시총이 114조원에 달했다. 23일 장 초반 16만원을 넘어서며 시총이 한때 118조원을 넘었다. 3년 내 200조원 시총을 목표로 하는 SK하이닉스로서는 ‘엔비디아 효과’ 덕을 톡톡히 보고 있는 셈이다. SK하이닉스는 AI 칩에 들어가는 HBM 시장에서 엔비디아와 협력 관계를 이어가고 있다. SK하이닉스의 5세대 HBM인 ‘HBM3E’도 엔비디아의 차세대 AI용 그래픽처리장치(GPU)에 탑재될 것이란 관측이 제기되면서 추가 협력 전망도 밝은 편이다. 지난해 4분기 흑자전환을 하면서 빠르게 적자 터널을 벗어난 SK하이닉스는 올해 10조원이 넘는 영업이익을 낼 것으로 증권가에선 보고 있다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 엔비디아가 아마존을 제치고 미국 증시 시가 총액 4위에 오른 지 불과 하루 만에 구글의 알파벳까지 넘어 시총 3위 자리에 올랐다. 오는 21일 실적 발표를 앞두고 월가의 금융투자회사들이 엔비디아의 목표주가를 잇달아 올린 것이 영향을 준 것으로 풀이된다. 이 같은 주가 상승세가 계속된다면 엔비디아가 조만간 ‘시총 2조 달러 클럽’에 입성하는 날도 멀지 않을 것으로 전망된다. 14일(현지시간) 미 뉴욕증시에서 엔비디아 주가는 전장보다 2.46% 오른 739.0달러에 마감했다. 엔비디아 시총은 이날 종가 기준 1조 8253억 달러(약 2438조원)로 미 상장기업 중 마이크로소프트(MS)와 애플에 이어 세 번째로 가치가 큰 기업이 됐다. 엔비디아 주가는 올해 들어서만 49% 올랐고 지난 1년간의 상승 폭은 무려 221%에 달한다. 블룸버그 통신은 엔비디아의 주가 상승세가 전문가의 예측보다 더 가파른 탓에 월가 애널리스트들이 목표주가를 조정하는 데 애를 먹을 정도라고 전했다. 1993년 설립된 엔비디아는 게임용 PC에 들어가는 그래픽처리장치(GPU)를 만드는 회사였다. 하지만 최근 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체 패키지인 ‘AI 가속기’를 만드는 회사로 변신한 뒤 챗GPT의 등장과 함께 생성형 AI 시장이 본격화되면서 기업 가치가 급성장했다. 엔비디아는 AI 반도체 시장에서 점유율 80%를 기록할 정도로 독점적인 위치를 차지하고 있어 미래 실적에 대한 기대치도 높아지는 분위기다. 애널리스트들은 엔비디아의 연간 매출 증가율이 118%에 달할 것으로 예상하면서 최근 목표주가를 30~50%씩 올렸다. 만약 엔비디아의 주가가 810달러 수준에 이르면 시총이 2조 달러를 넘어서게 된다. 그렇게 되면 엔비디아 시총은 메모리반도체 1위 기업이자 파운드리(반도체 위탁생산), 시스템반도체 사업에 뛰어든 삼성전자 시총(448조 9276억원, 13일 종가 기준)의 다섯 배가 넘는다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 엔비디아가 미국 증시에서 아마존을 제치고 시가총액 4위에 올랐다. 시총 2조 달러를 바라보는 엔비디아의 거침없는 진격은 기술주의 위력이 얼마나 강력한지를 보여 준다. 우리 정부도 저평가된 국내 기업 주가를 끌어올리기 위한 정책을 이달 안에 내놓기로 했지만 엔비디아와 같은 ‘신데렐라’가 나오려면 기술 혁신을 할 수 있는 토양을 만들어 줘야 한다는 지적이 나온다. 엔비디아 시총은 13일(현지시간) 종가 기준 1조 7816억 달러(약 2381조원)로 아마존(1조 7517억 달러)을 따돌리고 미 상장기업 4위에 올라섰다. 엔비디아가 아마존을 넘어선 것은 2002년 이후 22년 만으로 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 2~3개월 전부터 공개적으로 탈엔비디아를 언급했음에도 주가가 상승세를 달리고 있다. 엔비디아는 AI 모델 학습과 추론에 특화된 반도체 패키지인 ‘AI 가속기’를 만드는 회사로 챗GPT의 등장과 함께 생성형 AI 시장이 본격 열리면서 기업 가치가 크게 올랐다. 그래픽처리장치(GPU) 제조업체인 엔비디아가 AI 시대 최대 수혜주로 떠오른 비결은 끊임없는 기술 혁신으로 경쟁력을 끌어올렸기 때문이다. 그 결과 엔비디아 시총은 메모리반도체 1위 기업이자 파운드리(반도체 위탁생산), 시스템반도체 사업에도 뛰어든 삼성전자 시총(448조 9276억원, 13일 종가 기준)의 다섯 배가 넘는다. 엔비디아에 고대역폭메모리(HBM)를 공급하는 SK하이닉스 시총은 109조 2004억원으로 국내 시총 2위에 해당하지만 미 대형 기술주 7인방(일명 ‘매그니피센트 7’)과는 비교가 안 된다. 코리아디스카운트(한국 증시 저평가)를 해소하기 위해 정부가 준비 중인 밸류업 프로그램이 주가 부양에 일정 부분 도움이 될 수 있지만 주가 상승의 원동력은 언제나 실적이며 이를 위해서는 기술 혁신과 산업구조 재편이 필요하다는 게 전문가들 설명이다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “미국은 전통적인 팹리스(반도체 설계 전문) 강국으로 우리가 한 번에 따라가기는 어렵다”면서 “향후 10년 안에 반도체 시장이 지금의 두 배 수준까지 커질 수 있는 만큼 우리가 강점을 갖는 메모리반도체 산업을 활성화해야 한다”고 했다. 장영욱 대외경제정책연구원 부연구위원은 “공매도 등 제도 정비도 중요하지만 코리아디스카운트를 근본적으로 해소하려면 규범에 입각한 경쟁 기반을 만들면서 연구개발(R&D) 지원 규모를 늘려야 한다”고 말했다.

인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아가 13일(현지시간) 미국 증시에서 아마존을 제치고 시가총액 4위에 올랐다. 전 세계에 불어닥친 AI 붐을 타고 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)가 폭발적 인기를 얻고 있어서다. 이날 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 엔비디아 주가는 전날보다 0.17% 내린 721.28달러에 거래를 마쳤다. 아마존은 2.15% 하락했다. 종가 기준 엔비디아 시총은 1조 7816억달러(약 2381조원)로 아마존(1조 7517억달러)을 넘어섰다. 마이크로소프트(MS·3조 191억달러)와 애플(2조 8574억달러), 알파벳(구글·1조 8198억 달러)에 이어 미 상장기업 4위로 도약했다. 종가 기준 시총으로 엔비디아가 아마존을 넘어선 것은 2002년 이후 22년 만이다. 게임용 PC에 들어가는 그래픽 카드를 제조하는 엔비디아는 최근 AI 열풍에 편승해 ‘챗GPT’ 등 생성형 AI 개발에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)가 수요가 급증해 주가가 치솟았다. 지난 12개월간 246% 올랐고 올해 들어서도 상승 폭이 46%에 달한다. 엔비디아는 오는 21일 분기 실적을 발표한다. 어닝 서프라이즈(예상밖 호실적)를 공개해 주가가 810달러 수준이 되면 MS와 애플에 이어 ‘시총 2조 달러 클럽’이 된다. 시총 3위 알파벳을 제치는 것도 시간 문제로 보인다. 이달 들어서도 최소 5곳의 금융투자회사가 엔비디아 목표주가를 상향 조정했다. UBS그룹은 목표주가를 580달러에서 850달러로 올렸고, 미즈호 증권도 625달러에서 825달러로 바꿨다. 블룸버그통신은 “엔비디아 주식은 미국에서 가장 사랑받는 주식 가운데 하나가 됐다”고 설명했다.

생성형 인공지능(AI) 챗GPT를 세상에 내놓은 오픈AI가 AI 반도체 독자 개발을 추진하면서 글로벌 반도체 시장에도 적지 않은 변화가 예상된다. 지난주 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 찾았을 때 삼성전자와 SK하이닉스 최고경영진이 총출동한 것도 향후 오픈AI가 반도체 시장의 ‘큰손’으로 떠오를 수 있다는 기대감 때문으로 풀이된다. 28일 업계에 따르면 AI 반도체 시장은 2025년 711억 달러 규모(약 95조원)로 커질 것으로 전망된다. AI 반도체 시장이 커질수록 필수 부품인 고대역폭 메모리(HBM) 수요는 더 늘어날 수밖에 없다.SK하이닉스는 최근 실적 발표 콘퍼런스 콜에서 HBM 수요가 연평균 60% 수준으로 성장할 것으로 예상했다. HBM은 그래픽처리장치(GPU)와 함께 AI 가속기에 탑재돼 대용량 데이터 처리를 돕는다. HBM을 원활하게 공급받는 게 중요한데 이 시장을 삼성전자와 SK하이닉스가 장악하고 있다. AI 칩을 직접 생산하려는 오픈AI 측과 HBM 시장 강자인 삼성전자·SK하이닉스가 손을 잡는다는 건 단순한 기업 간 협업을 넘어 기존 반도체 시장을 재편할 수 있다는 점에서 파급력이 클 수밖에 없다. 오픈AI가 엔비디아의 독주를 견제하면 HBM의 수익성도 당분간 일반 D램보다 높은 수준에서 유지될 수 있고 엔비디아와의 협상에서도 주도권을 잃지 않을 수 있다. 현재 HBM의 개당 수익률이 D램의 5배가 넘는 것으로 알려진 만큼 삼성이나 SK 입장에서도 수익성을 끌어올릴 수 있다. 특히 올트먼 CEO가 삼성전자 평택 반도체 공장을 찾고 삼성 서초사옥에서 또다시 경영진과 면담한 것은 삼성전자가 갖고 있는 사업 포트폴리오가 오픈AI의 구상과도 잘 맞아떨어지기 때문이다. 삼성전자는 반도체 설계부터 파운드리(위탁 생산), 메모리 생산까지 모든 공정을 처리할 수 있어 AI 칩 개발부터 생산까지 하기 원하는 오픈AI 입장에선 최적의 파트너다. 실제 올트먼 CEO와의 면담에는 경계현 DS(반도체)부문장(사장)을 비롯해 최시영 파운드리사업부장, 이정배 메모리사업부장, 박용인 시스템LSI사업부장 등도 함께한 것으로 전해졌다. 앞서 한진만 삼성전자 DS부문 미주총괄 부사장은 지난 11일(현지시간) 기자들과 만나 “앞으로 메모리와 파운드리 의사결정자들이 한 테이블에 모여 같은 고객을 만나게 될 것”이라고 했는데 2주 만에 현실화한 것이다. 박재근 한양대 융합전자공학부 교수는 “오픈AI 입장에선 엔비디아의 기준이 아닌 자체 기준에 맞게 GPU를 설계하고 싶어 한다”면서 “삼성전자는 파운드리를 하고 있고 SK하이닉스와 함께 HBM도 생산하고 있으니 협업을 검토하기 위해 다녀간 것 같다”고 말했다.

챗GPT 제작사 오픈AI의 샘 올트먼 최고경영자(CEO)가 자체 인공지능(AI) 반도체 개발을 위해 아랍에미리트(UAE) 투자자들을 만나고 대만 TSMC와 협의 중이라고 영국 파이낸셜타임스(FT)가 20일(현지시간) 보도했다. 익명의 소식통은 FT에 올트먼이 새로운 AI 모델 구축에 필요한 AI 반도체를 개발하고 이를 생산하는 공장을 짓기 위해 중동의 부유한 투자자들과 자금 조달에 대해 대화하고 있다고 밝혔다. 올트먼이 만난 잠재적 투자자 중에는 타흐눈 빈 자예드 UAE 국가안보보좌관이 포함된 것으로 알려졌다. 그는 무함마드 빈 자예드 알 나흐얀 UAE 대통령의 동생이고, UAE의 AI 기업 G42의 소유주이자 회장직을 맡고 있다. 올트먼은 현재 AI 반도체 시장을 장악한 미국 반도체기업 엔비디아에 대한 의존도를 낮추기 위해 자체 AI 반도체 개발을 추진하고 있다. G42는 오픈AI의 투자사인 마이크로소프트(MS), 오픈AI와 이미 협력 중이다. 전날 블룸버그통신도 올트먼이 G42, 일본 소프트뱅크 그룹을 포함해 다수의 재무 투자자들과 자금 조달 방안에 관해 논의 중이라고 보도했다. 타흐눈 보좌관은 8000억 달러(약 1070조원) 규모의 아부다비 국부펀드를 운용하는 아부다비투자청(ADIA)과 또 다른 아부다비 국부펀드인 ADQ도 관리하고 있다. GPU 반도체업계 시장 선도 기업인 엔비디아와 시장에서 경쟁하기 위해 품질과 기술력이 뒷받침된 반도체를 개발하려면 막대한 자금이 들어갈 수밖에 없기 때문에 FT는 오픈AI가 수십억 달러를 조달해야 한다고 설명했다. 생성형 AI에 투입되는 딥러닝에는 동시에 여러 연산을 처리할 수 있는 성능을 갖춘 컴퓨터가 필요하다. 올트먼은 또 세계 최대 파운드리(반도체 수탁생산) 기업인 TSMC와 AI 반도체 생산에 대해 협의 중인 것으로 전해졌다. 올트먼의 AI 칩 벤처기업이 오픈AI의 자회사가 될지 또는 별도 기업이 될지는 확실하지 않지만, 오픈AI는 이 기업의 최우선 고객이 될 것으로 알려졌다.

세계 최대의 가전·IT 전시회인 CES 2024에서 몬드리안에이아이(대표 홍대의)가 최신 AI(인공지능) 혁신 기술과 플랫폼을 선보이며 전 세계의 이목을 집중시켰다. 지난 9일부터 12일까지 미국 라스베이거스에서 열린 CES(Consumer Electronics Show) 2024는 소비자 전자 기술업계의 선두주자들이 모여 전 세계 혁신적인 기술과 트렌드의 흐름을 한눈에 파악할 수 있는 최대 규모의 전시회다. 올해 CES는 역대 최대 규모로 AI가 주요 키워드로 자리 잡았으며, 전 세계 150여개 나라와 3500여개 기업이 참여한 가운데 한국 기업은 770여곳이 참여했다. 특히 인천시는 한국 지방자치단체로 유일하게 CES 메인 전시관인 라스베가스 컨벤션센터의 노스홀 내 AI·로봇 구역에 ‘인천·IFEZ 홍보관’을 운영했으며, 몬드리안에이아이는 ‘인천·IFEZ 홍보관’에 참가해 한국의 AI 기술과 혁신의 국제적인 인식을 높이는데 중요한 역할을 기여했다.최근 ‘2024 Emerging AI+X Top 100’에 4년 연속 최종 선정돼 AI 분야 강소기업으로서 자리매김해온 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 빅데이터, 인공지능 분석과 시각화 전문성을 바탕으로 AI 컨설팅, AI 연구개발, AI 플랫폼 등 인공지능의 시작부터 운영까지 전문적으로 관리하는 ‘Fully Managed AI Service’를 통해 차별화된 인공지능 혁신 기업임을 선보였다. 몬드리안에이아이는 플랫폼 예니퍼(Yennefer) SaaS화를 통한 MLOps 플랫폼 대중화와 고성능 GPU 클라우드 중개 서비스인 ‘runyourAI’를 소개했다. 또한 몬드리안에이아이 DX사업본부 정훈 이사는 대규모언어모델(LLM)을 통해 촉발된 AI산업의 트랜드와 스타트업을 위한 대응전략이라는 주제로 참가한 글로벌 기업과 전세계 참가자의 주목을 이끌었으며, 몬드리안에이아이의 출시 예정인 기업용 생성형 AI 플랫폼과 AI First 클라우드 플랫폼에 대한 향후 계획을 공개했다. 정훈 이사는 “이번 CES 2024를 통해 몬드리안에이아이의 AI 기술을 전 세계적으로 선보이고 AI 혁신 기술 기업으로서의 입지를 강화하는 중요한 기회를 얻었다”며 “CES 참여 기간 동안 120여개 기업 및 참가자와 미래 사업 추진에 대해서 논의했고 AI 서비스 및 시스템 도입을 위한 컨설팅, PoC 및 모델 개발 사업을 추진할 예정”이라고 밝혔다. 몬드리안에이아이는 이번 CES 2024에서 선보인 혁신적인 AI 기술과 플랫폼을 통해 글로벌 시장에서의 영향력을 더욱 확대할 것으로 예상된다. AI 기술이 빠르게 발전하는 가운데 몬드리안에이아이의 지속적인 혁신과 성장은 업계에서 주목할 만한 현상이다. 이번 행사를 통해 얻은 글로벌 네트워크와 파트너십은 향후 회사의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

인텔은 작년에 데스크톱 시장에 13세대 랩터 레이크의 개량형인 14세대 랩터 레이크 리프레쉬를 내놓았습니다. 사실상 크게 바뀐 것이 없긴 하지만 랩터 레이크 자체가 우수한 프로세서인 만큼 크게 실망할 이유는 없었습니다. 노트북 시장에는 오랜 세월 준비한 야심작인 메테오 레이크(코어 울트라)를 내놓았습니다. 그런데 메테오 레이크의 경우 GPU와 NPU에 대해서는 호평이 쏟아졌지만, 정작 인텔이 직접 제조한 CPU 자체에 대해서는 그렇지 못했습니다. GPU와 달리 눈에 띄는 성능 향상이 없을 뿐 아니라 같은 클럭에서 성능을 비교했을 때 오히려 랩터 레이크보다 낮은 성능을 보여줬기 때문입니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서 인텔 코어 울트라 7 165H의 싱글 스레드 성능은 인텔 코어 i7 - 1370P보다 오히려 낮습니다. 그래도 경쟁자인 라데온 7 7840U보다는 높다는 것이 인텔의 주장이지만, 이는 SPECrate*2017_int_base 벤치마크 기준이고 SPECint 2017 같은 다른 벤치마크에서는 IPC가 별 차이 없게 나타났습니다. 참고로 같은 클럭일 때 성능을 비교하는 기준이 IPC (Instructions per cycle, 사이클 혹은 클럭 당 명령어 처리 수)입니다. 그리고 SPECint 2017에서 메테오 레이크의 클럭 당 성능은 13세대 코어 프로세서보다 낮고 애플의 M3 프로세서보다 현저히 낮게 나왔습니다.벤치마크 결과는 항목에 따라 앞서거나 뒤처질 수 있지만, 그나마 좋은 것을 골라 나오는 공식 슬라이드에서도 이전 제품 대비 낮게 나오는 경우는 매우 드문 사례입니다. 과거 펜티엄 4의 IPC가 펜티엄 3보다 낮은 사례가 있긴 했지만, 펜티엄 4는 클럭이 워낙 높아 이를 상쇄하고도 남았습니다. 하지만 메테오 레이크의 클럭은 이전 제품과 별 차이가 없습니다. 새로운 미세 공정과 개선된 마이크로 아키텍처를 사용하고도 이런 결과가 나온 이유는 모르지만, 인텔은 다음 제품에서 설욕을 준비하고 있습니다. 인텔 소비자 컴퓨팅 부분 부사장인 미셀 존스턴 홀트우스 (Michelle Johnston Holthaus)는 CES 2024 인터뷰에서 애로우 레이크(Arrow lake)와 루나 레이크(lunar lake)에서 상당한 IPC 개선이 있을 것이라고 주장했습니다. 그리고 GPU와 NPU의 AI 성능이 최대 3배까지 늘어날 것이라고 언급했습니다. 과거 로드맵(사진)에서는 애로우 레이크가 20A 공정으로 먼저 출시되고 루나 레이크는 18A 같은 차세대 공정을 적용해 2025년 이후 출시되는 것으로 알려졌으나, 홀트하우스 부사장은 두 제품 다 2024년 하반기에 출시될 것이라고 밝혔습니다. 두 제품 모두 최종 단계에 이른 상태로 더 출시를 연기할 이유가 없다는 것입니다. 따라서 2024년에는 인텔의 타일 구조 프로세서가 데스크톱과 노트북 모두에서 일반적으로 적용되는 첫 해가 될 것으로 보입니다. 애로우 레이크와 루나 레이크에 대해서는 제한적인 정보만이 알려졌고 여러 가지 세부 사항은 아직 베일에 가려져 있습니다. 제목처럼 비밀 무기에 가깝지만, 올해 하반기 출시 예정인 만큼 점차 상세한 정보가 공개될 것으로 보입니다. 메테오 레이크에서 보여준 강력한 GPU와 NPU에 새로운 아키텍처와 미세 공정을 적용해 IPC가 높아진 CPU 타일이 합쳐진다면 메테오 레이크에서 아쉬웠던 부분을 충분히 만회할 수 있을 것입니다. 다만 경쟁자인 AMD 역시 Zen 5 아키텍처로 반격을 노리고 있다는 점도 생각해야 합니다. AMD의 Zen 계열 코어는 인텔의 고성능 P 코어보다 더 빠르진 않지만, 3D V 캐시를 탑재하면 게임 성능에서 인텔 프로세서를 능가합니다. 애로우 레이크가 3D V 캐시라는 치트키를 뛰어넘을 수 있을 만큼 성능을 높일 수 있는지가 관건입니다. 2024년에도 두 회사의 양보 없는 싸움이 예상되는 만큼 결과가 주목됩니다.

새해가 시작됐다. 기업들은 빠르게 변하는 세계 속에서 한 해의 경영 계획을 정하기 바쁜 때다. 정부와 공공기관도 연말에 정해진 예산에 따라 올해 추진할 사업에 대해 구체적으로 고민하는 때다. 미국 라스베이거스에서는 지난 9일부터 12일까지 컨슈머 전자 쇼(CES)가 열린다. 삼성, LG, 현대자동차 등 국내 대표 기업들은 매년 이 행사에서 미래 제품과 기술을 선보여 왔다. CES에서도 지난해 내내 지구상의 관심을 끌어 왔던 젠AI가 화두다. 휴대폰, TV, 자동차 등 개인 소비자들의 모든 전자 제품에 젠 AI가 탑재돼 상호작용하는 ‘앰비언트 젠AI 시대’가 오고 있다. 이 때문에 엔비디아 GPU와 같은 고성능 데이터센터 AI 반도체 외에도 다양한 용도와 성능의 엣지 AI 반도체 수요가 늘어날 전망된다. 지금까지 젠AI에 대한 관심은 챗GPT 같은 서비스가 개인 소비자들의 지적 활동을 도와주는 데 집중됐다. 하지만 젠AI는 기업, 국가와 같이 목적을 가진 엔터프라이즈 경영에서 투명성과 생산성, 유연성을 높여 엔터프라이즈 내부와 외부의 상호작용 프로세스의 파괴적 혁신을 일으킬 수 있는 무한 가능성이 있다. 잘 알려진 것처럼 젠AI의 파워는 데이터에서 나온다. 예를 들어 CES에서 선보이는 새로운 제품들도 각 기업에서 연구개발과 생산, 인재와 시설의 선행 투자, 부품 공급망 확보 등 일련의 프로세스를 통해 만들어진다. 이 각각의 프로세스에서 다양한 데이터가 ERP를 비롯해 기업 내부의 여러 정보 시스템에 축적된다. 젠AI는 일차적으로 설계, 생산, 인사, 재무 등 기업의 각 단위 조직에서 비효율적이고 사람이 하기 싫어 하는 반복적 데이터 기반 업무를 자동화하는 데 효과를 낼 수 있다. 예를 들어 기업의 분기, 반기, 연차 경영 성과는 상장 기업이면 감사 절차를 거쳐 누구든 공개해야 하고 그 내용에 대해 CEO와 CFO가 법적 책임을 진다. 젠AI 시스템이 내부 감사 보고서 초안과 공시용 경영 보고서 초안을 ERP에 쌓인 경영 히스토리 데이터와 과거의 보고서를 바탕으로 만들고, 내부 전문가와 최고 경영진이 수정을 하면 이 결과를 젠AI가 다시 학습해 다음 보고서 수준을 높이는 선순환 구조를 만들 수 있다. ERP 데이터가 기반이므로 기업의 투명성을 높여 최고 경영진의 법적 위험을 낮추고 데드라인에 쫓기는 감사 및 경영 보고서 작업자의 효율성을 키워 경영 진단과 미래 예측에 도움이 되는 인사이트 도출에 집중하도록 할 수 있다. SAP나 세일즈포스닷컴, 워크데이 같은 기존 ERP, CRM, HR 시스템 소프트웨어는 데이터베이스 위에 전통적 코딩 방식으로 이뤄진 시스템이다. 이 소프트웨어들을 이루는 수천만 라인의 코드에는 기업의 각종 업무 프로세스 로직이 경직된 형태로 구현돼 있다. 이들 소프트웨어에 구현된 로직이 특정 기업 또는 신규 사업과 맞지 않아도 의존할 수밖에 없었다. 젠AI 기반의 엔터프라이즈 경영관리 시스템은 경직된 코딩을 없애고 기업 경영 전반에 필요한 데이터의 라이프사이클에 집중하는 새로운 패러다임의 소프트웨어다. 기업 경영에 필요한 다양한 기능의 모델이 학습을 통해 자동적으로 만들어진다. 혁신을 추구하는 기업에 절대적으로 필요한 유연성이다. 투입된 데이터의 다양성만큼 기업의 경영 효율화가 이뤄지므로 기업 내 조직들 사이의 데이터 흐름과 상호 협력이 불가피하다. 기업 내 사일로가 사라질 수밖에 없다. 이 새로운 엔터프라이즈 젠AI 패러다임은 국가 운영에도 적용된다. 올해 657조원의 정부 예산 집행은 기획재정부 산하 한국재정정보원이 운영하는 통합재정정보시스템에 기록돼 분석된다. 젠AI 시대에 이 통합재정정보시스템에 국가의 모든 프로젝트 데이터가 실시간으로 모이게 하면 대한민국의 경영에 어떤 파괴적 혁신이 일어날지 상상해 보라.

업스테이지·KT·콴다 공동개발매스GPT, 1점 만점에 0.488점 토종 인공지능(AI) 스타트업 업스테이지와 매스프레소(콴다), KT가 함께 만든 수학 특화 언어모델이 AI의 수학 능력을 평가하는 테스트에서 마이크로소프트(MS)와 오픈AI를 뛰어넘고 세계 1위를 차지했다. 업스테이지는 지난해 12월엔 ‘솔라’라는 경량 언어모델로 세계 성능 순위표에서 1위를 차지하기도 했다. 업스테이지는 수학 특화 언어모델 ‘매스(Math)GPT’가 고난도 수학 경시 문제 1만 2500개로 구성된 테스트에서 1점 만점에 0.488점을 받아 0.481점을 받은 MS의 ‘토라(ToRA)13B’를 제치고 역대 최고점을 기록했다고 밝혔다. 매스GPT는 업스테이지의 모델 설계, 수학 공부앱 ‘콴다’를 만든 매스프레소의 학습할 데이터 제공, KT의 그래픽처리장치(GPU)와 클라우드 등 인프라 지원으로 만들어졌다. 매스GPT와 토라13B는 AI 모델의 규모를 의미하는 매개변수가 약 130억개다. 업계가 300억 매개변수 이하를 경량 언어모델(SLM)로 구분하는 만큼 두 모델 역시 SLM에 해당한다. 그럼에도 매스GPT가 획득한 점수는 매개변수 1750억개인 오픈AI의 ‘챗GPT’(GPT-3.5, 0.355점)는 물론 조 단위 매개변수로 추정되는 같은 회사의 ‘GPT-4’(0.425점)보다도 앞섰다. 매스GPT는 초등·중학교 수학 문제 8500개로 구성된 연산 테스트 ‘GSM8K’에서도 SLM 중 최고점인 0.782점을 기록했다. 업계에 따르면 GSM8K에서 매스GPT보다 점수가 높은 모델은 매개변수가 2조~5조개로 추정되는 구글의 ‘제미나이’(0.944점)와 GPT-4(0.92점)뿐이다. MS의 토라13B는 0.758점을 기록했다. MATH와 GSM8K는 누구나 소스코드를 가져다 자신의 AI를 테스트할 수 있는 측정 도구로, 모델들이 경쟁해 순위를 매기는 플랫폼은 아니다. 업스테이지는 측정 결과를 담은 논문을 통해 매스GPT를 전 세계 개발자들과 공유할 방침이다.

1965년 인텔의 창립 멤버 고든 무어(당시 페어차일드 세미컨덕터 근무)는 일렉트로닉스 잡지에 반도체 공정 복잡도가 1년마다 두 배로 증가하는 경향이 10년 동안 유지될 것이라고 전망하는 글을 실었습니다.  10년 후 고든 무어는 2년마다 두 배로 자신의 전망을 수정했습니다. 반도체의 성능이나 트랜지스터 집적도가 2년마다 두 배 증가하는 경향은 한동안 이어졌고 이는 무어의 법칙으로 알려지게 됐습니다. 이후 수십 년간 무어의 법칙은 대체로 큰 수정 없이 이어졌습니다. 예를 들어 1978년 등장한 인텔 8086 프로세서(x86 아키텍처의 시조)은 2만9000개의 트랜지스터를 집적했지만 1985년에 등장한 80386은 27만5000개의 트랜지스터를 집적했습니다. 1991년 펜티엄 프로세서는 310만 개의 트랜지스터를 집적했고 2002년 펜티엄 4(노스우드)는 5500만 개를 집적했습니다. 2012년 등장한 3세대 코어 프로세서(아이비브릿지)는 쿼드 코어 기준으로 14억 개의 트랜지스터가 사용됐습니다. 그리고 이제는 모바일 AP도 트랜지스터 집적도가 100억 개를 넘고 있습니다. 집적도만 따지면 2년에 두 배까지는 안되지만, 성능 향상까지 생각하면 얼추 비슷하다고 말할 수 있는 정도입니다. 이런 일이 가능했던 이유는 무엇보다 반도체 미세 공정의 진보 덕분이었습니다. 더 복잡하고 빠른 프로세서를 같은 크기로 제조할 수 있다 보니 점점 더 성능이 올라갔던 것입니다. 하지만 미세 공정이 극한에 도달하면서 점점 발전 속도가 느려지고 있는 게 현실입니다. 이에 따라 무어의 법칙은 사실상 유효 기간이 지났거나 곧 그렇게 될 것이라는 비관론이 힘을 얻고 있습니다. 반도체 업계는 이 위기를 타개할 방법으로 EUV 리소그래피 기술을 이용한 차세대 미세 공정과 여러 개의 작은 칩을 3차원적으로 모아 하나의 거대한 프로세서를 만드는 3D 패키징 기술을 대안으로 제시하고 있습니다.  대만 TSMC는 최근 열린 IEDM 콘퍼런스에서 2030년대 1조 개의 트랜지스터를 지닌 초대형 프로세서 제작도 가능하다는 야심 찬 비전을 제시했습니다. TSMC는 현재 진행 중인 2㎚ 공정인 N2와 N2P 진행이 순조롭게 이뤄지고 있으며 1.4㎚ 및 1㎚ 공정도 현재 개발 중이라고 언급했습니다.  현재 가장 복잡하고 큰 단일 칩(monolithic) 프로세서는 800억 개의 트랜지스터를 집적한 엔비디아의 H100 GPU입니다. 그 면적은 800㎟가 넘는데, 이 정도가 현재 웨이퍼에서 만들 수 있는 가장 큰 칩입니다. 4㎚ 공정에서도 이 정도를 만들 수 있기 때문에 TSMC는 조만간 1000억 개가 넘는 트랜지스터를 집적한 단일 칩 프로세서가 가능할 것으로 보고 있습니다. 그리고 2030년 전후로는 2000억 개의 트랜지스터를 집적한 단일 칩도 나올 수 있을 것으로 예측했습니다. 1㎚ 공정에서 그 정도 트랜지스터 밀도 증가는 충분히 달성할 수 있을 것으로 보입니다. 여기에 더해 TSMC는 CoWoS-L이라는 새로운 패키징 기술을 통해 최대 858㎟의 칩 6개를 하나의 슈퍼 캐리어 인터포저 층에 올린 시스템 인 패키지(SiP)도 구현할 수 있다고 보고 있습니다. 하나의 칩에서 트랜지스터 집적도를 2000억 개까지 높일 수 있다면 1조 2000억 개의 집적도를 넘볼 수 있는 수준입니다.  다만 공정 미세화에 따라 반도체 웨이퍼 가격이 지속해서 비싸지고 있고 여기에 복잡한 패키징 기술까지 들어가면서 가격이 천정부지로 오르고 있는 점은 문제입니다. 더구나 이미 프로세서의 전력 소모량과 발열량은 상당한 수준까지 올라간 상태로 칩이 더 거대해지면 이 문제도 더 심각해질 것으로 보입니다.  결국 언젠가 1조 개의 트랜지스터를 집적한 프로세서도 등장하겠지만, 갈수록 증가하는 비용과 전력 소모량을 어떻게 억제할 수 있을지가 새로운 목표로 떠오를 것으로 생각합니다.

삼성전자가 배당락일에도 거뜬히 상승세를 이어가며 ‘8만전자’에 바짝 다가섰다. 삼성전자는 27일까지 6거래일 연속 상승하며 전날보다 1.83%오른 7만 8000원에 거래를 마쳤다. 이 종가는 52주 신고가이기도 하다. 지난 20일부터 5거래일 연속 52주 신고가. 이날 종가는 지난해 1월 12일 7만 8900원 이후 약 2년 만에 가장 높은 가격이다. 연일 이어진 외국인 매수세가 주가 상승을 견인했다. 외국인은 지난 20일부터 이날까지 8600억원어치 순매수했다. 기관은 전날까지 순매수세를 지속하다가 이날 매도 모드로 전환했고 개인 투자자는 지난 19일부터 6거래일 연속 매도 우위를 나타내고 있다. 26일(현지시간) 미국 뉴욕증시에서 인텔(5.2%), 마이크론(0.7%), AMD(2.7%) 등 반도체주가 강세를 보였고 최근 증권가가 내년 ‘온디바이스 AI’(기기 자체에 직접 인공지능 서비스를 탑재해 제공하는 기술) 관련 수요 증가와 반도체 업황 회복 기대감을 피력하면서 삼성전자에 대한 투자심리 개선에 기여하는 것으로 보인다. 또 중국산 반도체에 대한 미국 정부의 규제가 계속되고 있어 삼성전자가 반사이익을 얻을 수 있다는 관측도 여전하다. 조 바이든 미 행정부는 반도체 생산 장비의 중국 수출을 통제했으며 내년 1월부터는 미국 기업들에 중국산 반도체 사용 의존도를 조사할 예정이다. 여기에 내년 금리 인하 전망 속 북미 클라우드 업체들이 AI 서버 신규 투자를 늘리면서 AI용 그래픽 처리정치(GPU)와 단짝인 고대역폭메모리(HBM)가 없어서 못 팔 정도로 수요가 늘 수도 있다는 전망이 나온다. 이날 코스피는 배당락 충격 없이 개인과 외국인의 대량 매수에 힘입어 전날보다 10.91 포인트(0.42%)오른 2613.50으로 집계됐다. 전날보다 3.24포인트(0.12%) 내린 2599.35에 개장한 뒤 혼조세를 보이다가 오후 들어 강세로 완전히 돌아섰다. 통상 배당락일에는 전날까지 배당을 노리고 투자했던 투자자들의 매물이 빠지며 지수도 하락하는 경향이 있지만, 올해부터는 금융 당국의 배당 제도 선진화 방침에 따라 기업들의 배당락일이 내년 초까지로 분산돼 충격이 덜한 것으로 풀이된다. 코스닥지수는 전장보다 11.45포인트(1.35%) 오른 859.79로 거래를 마쳤다. 이날 하루 동안 유가증권시장과 코스닥시장의 거래대금은 각각 10조 2622억원, 10조 5126억원으로 집계됐다.

한국과 인도 등 그동안 중국에서 비료를 수입한 국가들이 대안을 찾아 나서고 있다. 중국도 미국의 제재로 고성능 칩의 새로운 공급망을 모색하고 있다. 로이터통신은 18일 비료의 세계 최대 수출국인 중국에 대한 신뢰 상실로 아시아 수요 국가들이 대체 공급망을 찾고 있다고 보도했다. 중국은 국내 시장 보호를 이유로 요소, 인산비료 등의 수출 규제에 나서고 있다. 인산비료의 세계 최대 수출국이 중국이며, 비료와 디젤 연료 첨가제로 사용되는 요소의 주요 공급국도 중국이다. 하지만 중국은 치솟는 자국 내 가격을 잡는다는 이유로 2021년 이후 비료 성분에 대한 수출 쿼터와 검사 요건 강화 등의 조처를 했다. 인산비료 수출도 최근 몇 달 동안 줄어들면서, 결국 글로벌 공급 축소와 가격 상승으로 이어졌다. 지난해 중국의 요소 수출은 전년 대비 24% 감소한 280만t으로 급감했고, 올해는 예년의 평균 수준을 밑돌고 있다. 중국 세관 통계에 따르면 비료의 대표 품목인 인산이암모늄의 10월 수출은 전년 동기 대비 12.5% 감소했다.세계 최대 비료 수입국가 중 한 곳인 인도의 집계에 따르면 2023~24년 회계연도에 중국산 요소 반입물량은 33만 5963t으로 1년 전보다 58% 감소했다. 인도 비료 회사의 한 고위 관계자는 “중국의 제한으로 요소 및 인산이암모늄 가격이 오르고 있지만 급등할 것으로 보지는 않는다”며 “러시아와 오만, 아랍에미리트 등 대체 공급처에서 쉽게 구할 수 있다”고 말했다. 말레이시아도 중국에서 탈피해 베트남과 이집트에서 인산비료를 구매하고 있다. 중국의 요소 수출 지연으로 애를 먹어온 한국은 베트남과 인도네시아, 사우디아라비아 등에서 공급받고 있다. 한편 중국은 미국의 제재로 인공지능(AI) 개발 등에 필요한 고성능 칩 구매에 애로를 겪자 말레이시아 기업에 고급 칩 일부를 조립하도록 요청하고 있다. 중국 반도체 설계 회사들이 말레이시아의 반도체 회사에 그래픽 처리 장치(GPU) 생산을 맡기는 것이다. 이러한 계약은 미국의 제재를 위반하지 않는 칩 조립만 포함되며 웨이퍼 제조는 하지 않는 것으로 알려졌다. 미국은 AI 개발에 사용되거나 슈퍼컴퓨터 및 군사 응용 프로그램을 강화할 수 있는 고급 GPU의 중국 수출을 제한하고 있다. 말레이시아는 현재 전 세계 반도체 패키징, 조립, 테스트 시장의 13%를 차지하고 있으며 대중 관계가 좋은데다 경험이 풍부한 인력과 정교한 장비를 갖춰 중국의 좋은 선택지가 되고 있다고 통신은 전했다.

인텔이 오랜 세월 준비해 온 야심작인 메테오 레이크가 세상에 모습을 드러냈습니다. 삼성 갤럭시 북4 시리즈의 두뇌로 탑재된 메테오 레이크는 한 개나 혹은 2-3개 정도의 반도체 칩으로 프로세서를 만드는 과거의 제조 방식을 버리고 각자 기능과 제조 공정이 다른 여러 개의 타일을 묶는 새로운 방식을 도입해 출시 전부터 주목을 끌었던 제품입니다. 인텔은 본래 14세대 코어 프로세서로 출시되었을 메테오 레이크에 인텔 코어 울트라(Core Ultra)라는 새로운 명칭을 도입하면서 자신감을 나타냈습니다. 현재 공개한 인텔 코어 울트라 프로세서는 28/45W TDP를 지닌 고성능 모델인 H 모델과 9/15W TDP를 지닌 저전력 주력 모델인 U 모델입니다. H 모델은 최대 6개의 고성능 코어 (P 코어)와 8개의 고효율 코어 (E 코어), 그리고 2개의 저전력 고효율 코어 (LP E 코어)를 합쳐 16개의 코어를 지니고 있습니다. 스레드 숫자는 22개입니다. U 모델은 고성능 P 코어 숫자만 2개로 줄여 최대 12개의 코어를 지니고 있습니다. 최대 24MB L3 캐시 메모리와 CPU 코어는 인텔 4 공정으로 제조한 CPU 타일에 들어 있습니다. 내장 GPU인 그래픽 타일은 최대 8개의 Xe 코어를 탑재하고 있습니다. 각각의 코어는 16개의 256비트 벡터 엔진, 레이 트레이싱 유닛을 탑재하고 있습니다. 전체적으로 연산 유닛 숫자도 30% 정도 증가하고 클럭도 높아졌기 때문에 그래픽 성능은 13세대 랩터 레이크보다 훨씬 좋아졌을 것으로 기대할 수 있습니다. 더구나 메모리도 DDR5 5600이나 LPDDR5x 7467처럼 더 빠른 메모리를 선택할 수 있어 제 성능을 발휘할 수 있습니다. 그래픽 타일은 TSMC의 5nm 공정으로 제조했습니다. 메테오 레이크의 또 다른 특징은 여러 가지 기능을 탑재한 SoC 타일이라는 독립된 타일에 있습니다. 역시 TSMC에 의해 생산된 SoC 타일에는 GPU에서 독립된 미디어 관련 기능과 LP E 코어, 그리고 AI 연산을 빠르게 할 수 있는 NPU가 탑재되어 있습니다. 덕분에 메테오 레이크는 기존의 인텔 프로세서는 물론 경쟁자인 라이젠보다도 더 빠른 AI 연산이 가능하다는 게 인텔의 주장입니다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보니 CPU 성능은 기대에 미치지 못한다는 반응이 나오고 있습니다. 사실 이는 인텔이 공개한 벤치마크 결과에서도 볼 수 있습니다. 이에 따르면 경쟁자인 라이젠 모바일 7840U와 비교해서 코어 울트라 7 165H의 멀티스레드 성능은 11% 정도 높고 싱글스레드 성능은 12% 정도 높습니다. 그런데 스레드 숫자를 비교하면 라이젠 7840U는 16개, 코어 i7-1370P는 20개, 코어 울트라 7 165는 22개로 늘어난 코어 숫자를 생각하면 그다지 큰 변화는 없는 셈입니다. 심지어 싱글스레드 성능은 코어 i7-1370P보다 낮습니다. 일부 벤치마크 결과에서도 비슷한 결과가 얻어지면서 CPU에서는 괄목할 만한 성장이 없었다는 초기 반응이 나오고 있습니다.대신 GPU 성능은 연산 유닛을 대폭 추가하고 클럭까지 크게 높아졌기 때문에 상당한 성능 향상을 보여주고 있습니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서도 최대 2배까지 성능 향상을 주장하고 있는데, 3D 마크 타임 스파이 같은 일부 벤치마크 결과에서도 이런 주장을 확인할 수 있습니다. 지난 몇 년간 와신상담 성능을 갈아온 인텔 아크 그래픽이 이제 빛을 보는 것 같은 느낌입니다. 앞으로 라데온 내장 그래픽과 선의의 경쟁을 통해 내장 그래픽 성능을 대폭 끌어올릴 것으로 기대됩니다.아직 사용처가 많지 않은 인텔 AI 부스트 NPU는 결국 얼마나 많은 어플리케이션이 이를 지원하고 적극적으로 활용하는지가 승패를 가를 것으로 생각됩니다. 인텔이 공개한 벤치마크를 보면 성능 면에서 경쟁자인 라이젠 AI를 쉽게 넘어서는 것 같지만, 진짜 적은 AMD 라이젠이 아니라는 게 문제입니다. 현재 AI 하드웨어 시장의 절대 강자는 엔비디아이기 때문에 엔비디아의 아성에 도전하는 것이 인텔, AMD 두 회사의 큰 과제입니다. 메테오 레이크는 타일처럼 칩을 붙여 더 복잡한 프로세서를 만드는 새로운 제조 방식을 본격적으로 시험한 무대였습니다. 첫술부터 배부를 순 없겠지만, 앞으로 최적의 제조 공정과 아키텍처를 자유롭게 결합해 더 강력한 프로세서가 나올 수 있을 것으로 기대합니다. 내년에 등장할 애로우 레이크와 루나 레이크는 인텔 3 공정을 건너 뛰고 20A 공정으로 바로 진행합니다. 아키텍처도 대대적으로 개선하고 노트북 시장뿐 아니라 데스크톱 시장에도 타일 구조를 도입합니다. 이미 인텔은 애로우 레이크의 웨이퍼를 공개하면서 자신감을 내비쳤습니다. 메테오 레이크에서 아쉬웠던 부분을 여기서 만회할 수 있을지 궁금합니다. 

우크라이나 침공 전쟁을 벌이고 있는 러시아군의 최고 지휘관이 지뢰를 밟고 사망했다는 주장이 나왔다. 미국 뉴스위크 등 외신의 29일(이하 현지시간)보도에 따르면, 러시아 대통령실(크렘린궁)과 밀접한 관계에 있다고 주장하는 텔레그램 채널(VChK-OGPU)은 이날 블라디미르 자바드스키 부사령관(45)이 최근 최선선이 아닌 후방 지역에서 지뢰 폭발로 사망했다고 전했다. 해당 텔레그램 채널은 “자바드스키 부사령관은 자신의 부대를 ‘무분별하게’ 재배치하는 과정에서 지뢰 폭발로 사망했다”면서 “해당 지뢰는 우크라이나군이 아니라 러시아군이 전투 목적으로 설치한 지뢰일 가능성이 있다”고 전했다. 뉴욕포스트도 “러시아군 최고 지휘관을 사망에 이르게 한 지뢰는 우크라이나 파괴 공작(사보타주)을 막기 위해 다른 러시아군 부대가 설치했을 가능성이 있다”고 덧붙였다. 러시아 국방부는 아직 자바드스키 부사령관의 사망에 대한 공식 입장을 내놓지 않는 가운데, 해당 주장이 사실이라면 자바드스키는 2022년 2월 24일 우크라이나 전쟁이 시작된 뒤 적어도 12번째로 사망한 러시아 장군이 된다. 일각에서는 이번 전쟁으로 사망한 러시아 고위 장교의 수는 최대 20명에 이를 수 있다는 주장도 내놓고 있다. 더불어 러시아군이 자바드스키 부사령관의 사망 정황을 은폐하고, 사망 원인을 우크라이나의 포병 공격이라고 조작하려는 움직임이 있다는 주장도 텔레그램 채널 등을 통해 제기되고 있다.앞서 지난 7월 우크라이나 남부 전선에서도 블라디미르 푸틴 러시아 대통령과 개인적 친분이 깊은 것으로 알려진 올레그 초코프(51) 중장이 사망한 바 있다. 초코프 중장은 당시 우크라이나 자포리자주(州) 남부의 러시아 점령지인 베르단스크 인근에서 우크라이나군이 발사한 영국제 스톰 섀도 미사일 공격을 받고 사망했다. 초코프 중장은 이번 전쟁의 최대 격전지로 꼽히는 남부 전선에서 러시아군을 총괄하는 부사령관으로 활약했다. 우크라이나 측은 현재까지 사망한 러시아군 고위 장교가 최소 16명이라고 주장하고 있지만, 러시아 측이 인정한 것은 단 6명에 불과하다.

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 반도체를 처음 선보이면서 그래픽처리장치(GPU) 업계 1위 엔비디아에 도전장을 내밀었다. MS는 15일(현지시간) 연례개발자회의 ‘이그나이트 콘퍼런스’에서 자체 개발한 AI GPU ‘마이아 100’과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU) ‘코발트 100’을 공개했다. 마이아 100은 챗GPT 개발사인 오픈AI와 협력해 개발한 반도체로, 생성형 AI 기반 기술인 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 실행하는 데이터센터 서버 구동을 위해 설계됐다. MS는 마이아 100을 자체 AI 기반 소프트웨어 제품인 ‘코파일럿’(Copilot)과 애저 클라우드 서비스의 성능을 높이는 데 활용할 계획이라고 밝혔다. CNBC는 마이아 100이 엔비디아의 GPU 제품과 경쟁할 것으로 전망했다. 현재 전 세계 생성형 AI 훈련에 필요한 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 차지한다. 전 세계에서 수요가 넘쳐 감당하지 못하는 상황이다. MS의 또 다른 신제품인 코발트 100은 저전력 설계인 ‘Arm 아키텍처’ 기반 CPU로, 클라우드 서비스에서 더 높은 효율성과 성능을 낸다. 내년 판매를 목표로 하는 이 제품은 아마존 클라우드 컴퓨팅 사업부(AWS)의 고성능 칩 ‘그래비톤’ 시리즈나 인텔 프로세서 제품과 경쟁할 것으로 미 언론은 전망했다. 블룸버그통신은 MS가 개발한 두 반도체 모두 대만 반도체 회사 TSMC가 제조한다고 전했다. 이어 MS가 수년간 투자해 GPU와 CPU를 자체 개발한 것은 AI와 클라우드 시장 경쟁에서 반도체 성능이 차지하는 비중이 얼마나 중요해졌는지를 보여 주는 단적인 사례라고 설명했다. 반도체를 자체 제작할 수 있으면 자사 소프트웨어를 최적화할 수 있어 하드웨어 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 낮출 수 있기 때문이다.

세계적 수준의 국가인공지능(AI)데이터센터가 본격 서비스를 시작한다. 광주시는 첨단3지구 인공지능중심산업융합집적단지(이하 AI집적단지) 내 핵심시설인 세계적 수준의 국가인공지능 데이터센터 서비스를 15일 개시한다고 밝혔다. 인공지능데이터센터는 초거대 인공지능 모델을 개발할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원 등의 서비스를 지원한다. 인공지능 모델은 점점 더 복잡해지고 개발에 필요한 데이터량이 커지고 있는 상황에서, 메모리 용량과 데이터 처리 속도를 높인 초고성능 컴퓨팅 자원의 필요성이 커지고 있다. 광주시는 엔비디아의 최신 성능 가속기 ‘H100’ 등 고성능 컴퓨팅 자원을 활용, 짧은 시간 내 방대한 데이터 학습과 분석이 가능하도록 인공지능 연구개발에 최적화된 인프라를 제공한다. 이로 인해 창업 초기기업(스타트업)들도 복잡한 인공지능 서비스 개발·연구가 가능해져 인공지능 산업융합 생태계가 활성화될 것으로 기대된다. 국가인공지능 데이터센터는 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)과 68.5페타플롭스(PF) 규모의 GPU 클라우드 혼용 방식으로 구축됐다. 전체적으로 88.5페타플롭스(PF) 연산자원과 107페타바이트(PB) 저장공간을 갖춘 세계적 수준의 규모다. 데이터센터는 연면적 3144㎡의 2층 구조로, 인공지능 개발을 위한 260랙 규모의 전산실에 6메가와트(MW)의 전력이 소요된다. 사용자가 통신 회선 사업자를 자유롭게 선택해 사용할 수 있는 망중립 데이터센터이며, 수도권과 동일한 네트워크 품질 신뢰성과 접근성을 제공한다. 광주시는 지난 10월23일 전체 구축량의 50%인 연산자원 44.3페타플롭스(PF), 저장공간 53.5페타플롭스(PF) 규모의 자원구축과 성능테스트를 마쳤다. 12월엔 추가로 가속기 24페타플롭스(PF) 그리고 2024년 1분기에 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능컴퓨팅(HPC)자원을 구축할 예정이다. 광주시는 이를 통해 1000여 개의 인공지능 관련 기업을 지원할 수 있을 것으로 보고 있다. 기업은 인공지능 모델이나 관련 제품을 개발하는데 반드시 필요한 고비용의 연산자원과 저장공간 및 개발환경을 무료로 제공받고 개발시간도 단축할 수 있게 된다. 이에 따라 광주에는 국내외 인공지능 기업이 모여 협업하고, 기술개발과 활용을 촉진하는 인공지능 산업생태계가 구축될 것으로 기대하고 있다. 광주시는 자원이용 기관 및 기업 선발을 위해 지난 10월 공모를 진행, 10월27일 263개 기업에 가속기 21페타플롭스(PF)와 스토리지 8페타바이트(PB) 자원을 할당했다. 1페타플롭스(PF)는 초당 1000조번의 수학 연산처리를 의미하며, 1페타바이트(PB)는 6기가바이트(GB) 영화 17만4000편의 영화를 보관할 수 있는 용량이다. 정부가 추진하는 초고속·저전력 국산 인공지능 반도체 개발과 데이터센터 적용을 통해 국내 클라우드 경쟁력을 강화하기 위한 ‘K-클라우드 프로젝트’ 일환으로 데이터센터 내에 11페타플롭스(PF) 규모의 인공지능(AI)반도체(NPU)팜 실증·구축도 병행한다. 광주시는 1단계 인프라의 고도화와 도시규모의 실증을 목표로 인공지능 2단계 사업을 순차적으로 진행하기 위해 예비타당성 용역을 준비 중이다. 김용승 인공지능산업실장은 “광주시는 인공지능 관련 인프라와 도시규모의 실증환경을 조성해 기업에 제공하고, 기업은 이를 활용해 인공지능 서비스를 만들어가게 될 것”이라며 “이를 통해 대한민국의 인공지능 대표도시 광주가 명실상부한 한국의 실리콘밸리로 성장할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.

지난주 약관 28세에 3억 5000만 달러 가치를 인정받은 실리콘밸리의 스텔스 벤처를 창업한 젊은이를 만났다. 스탠퍼드대 박사과정에서 대규모언어모델(LLM) 학습 연구를 했으며 구글 브레인에서 인공지능(AI)으로 데이터센터 최적화 문제를 연구했다고 한다. 지난 6월 말 모자이크 ML이라는 2년밖에 안 된 생성형 AI 벤처 기업을 13억 달러에 인수해 화제가 됐던 비상장 벤처기업 데이터브릭스의 공동창업자 마테이 자하리아가 그의 지도교수다. 이 젊은 창업자는 스파크라는 분산 인메모리 플랫폼 소프트웨어를 만들어 창업한 지도교수의 영향을 받아 생성형 AI에 대해 폭넓게 실전 경험을 쌓았다. AI 학습과 서비스에 소요되는 엄청난 수요 때문에 돈이 있어도 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 구할 수 없게 되자 실리콘밸리의 대표 벤처캐피털인 세쿼이아 캐피털과 라이트 스피드 벤처 파트너가 앞장서 그의 스텔스 모드 벤처에 투자했다. 생성형 AI에 최적화된 데이터센터 운영 소프트웨어를 만드는 것이 이 벤처의 미션이다. 아마존, 구글 등 GPU 클라우드를 운영하는 빅테크 기업들도 이 벤처의 실험을 지원하기로 했다. 실험이 성공하게 되면 클라우드 서비스 빅테크 기업에서 GPU를 할당받아 여러 고객들의 LLM 연산 서비스를 경제적으로 해주는 벤처 기업들은 존재 이유가 없어진다. 이 스텔스 회사 이외에도 올해 들어서만 실리콘밸리 벤처캐피털들과 성공한 창업가들의 통 큰 생성형 AI 투자가 줄을 잇고 있다. 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 AI 사업을 주도하려고 하는 빅테크 대기업들도 예외는 아니다. 지난 6월 말 인플렉션 AI는 ‘모두를 위한 개인용 AI’ 챗봇 비전을 내걸었다. 구글 딥마인드 공동 창업자였던 무스타파 술레이먼이 설립한 이 회사는 40억 달러 가치로 지금까지 모두 15억 달러의 투자를 끌어냈다. 소셜미디어나 메신저를 통해 대화로 개인의 일상 문제를 풀어 주는 ‘Pi’라는 이름의 챗봇이 대표작이다. 오픈 AI와 경쟁하는 앤트로픽은 올해에만 벤처캐피털과 아마존, 구글 등에서 수십억 달러의 투자를 받았다. 지난 9월 아마존은 즉시 12억 5000만 달러를 투자하고 추가로 양사 합의에 따라 27억 5000만 달러를 추가로 투자하기로 했다. 구글은 4월에 3억 달러를 이 회사에 투자한 후 10월에 5억 달러를 더 투자했다. 서로 합의하면 15억 달러를 추가 투자할 수 있는 여지도 열어 놓았다. 미국이 주도하는 생성형 AI의 투자에 대응하기 위해 유럽에서도 통 큰 투자가 시작됐다. 지난 6월에는 설립한 지 4주밖에 안 된 프랑스의 미스트랄 AI에 1억 1300만 달러의 파격적인 종잣돈 투자가 이루어졌다. 구글 딥마인드와 메타에 소속됐던 유럽의 젊은 연구원들이 창업한 회사다. 세 창업자의 빅테크 연구개발 경력과 유럽이 민감하게 생각하는 AI 규약 준수를 위한 LLM 개발 전략만으로 뭉칫돈을 끌어낸 것이다. 이 회사의 개발전략 설명서는 7쪽에 불과했다. 실리콘밸리의 라이트 스피드가 투자를 주도했지만 유럽의 많은 기관들도 투자 대열에 합류했다. 수십조 단위의 대규모 혁신 자본을 확보한 글로벌 벤처캐피털이 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 빅테크 대기업과 손을 잡고 현장의 중요한 문제를 빠르게 인지하고 문제를 풀 수 있는 인재를 구해 치고 나가는 것이 생성형 AI 시대의 새로운 모습이다. 정부가 국가의 연구개발비를 나누어 주는 체계로는 이 새로운 시대를 쫓아가기도 힘든 것이 현실이다. 산업화 시대에 만들어진 국가의 공적 산업자본을 하나로 모아 싱가포르 테마섹 같은 국부펀드를 만들어 글로벌 시장에서 혁신을 선도할 수 있는 자본을 우리도 만들어야 한다.

애플이 M3, M3 프로, M 맥스와 함께 신형 맥북과 아이맥을 공개했습니다. 신형 M3 시리즈 프로세서는 3nm 공정을 도입해 전력 소모를 줄이고 성능을 높였습니다. 다만 세부적으로 보면 성능 향상만 전부가 아니라는 점을 알 수 있습니다. 가장 기본형이고 아마 앞으로 아이패드에도 들어갈 주력 프로세서인 M3의 경우 4개의 고성능 코어와 4개의 고효율 코어를 지닌 8코어 프로세서로 CPU는 M1보다 35%, M2보다 20% 빠르다는 것이 애플의 설명입니다. 작년에 나온 프로세서보다 20% 정도 빨라졌으면 겁나게 빠르다고 하긴 어려워도 요즘처럼 프로세서 성능을 높이기 어려운 시대에는 준수한 편입니다. 새로운 10코어 GPU는 다이내믹 캐싱 기술과 하드웨어 레이 트레이싱, 메시 셰이딩 기술 등 신기술을 적용해 M1 대비 65%, M2 대비 20% 빠릅니다. 역시 M2 대비 체감할 만한 차이는 아니지만, 하드웨어 레이 트레이싱 기능이 추가되었다는 점이 주목됩니다. 사실적인 광원 효과를 통해 컴퓨터 그래픽을 더 진짜 사물에 가깝게 보이게 만드는 레이 트레이싱 기술은 너무나 많은 연산 능력을 요구해 게임처럼 빠른 반응이 필요한 분야에서는 잘 사용되지 않았습니다. 게임에서 실시간 레이 트레이싱이 본격 적용된 것은 엔비디아의 RTX 2000 시리즈가 등장한 이후로 제대로 사용하기 위해서는 고가의 최신 그래픽 카드가 필요합니다. 애플은 레이 트레이싱 기능을 모바일 기기 중심인 M3에 가져온 것인데, 실제로 이를 활용한 게임이 나올 수 있을지도 주목됩니다. 사실 아이폰 15 시리즈에 들어간 A17 프로도 메시 셰이딩과 하드웨어 레이 트레이싱을 지원해 관련 게임이 나올 수 있을지 궁금증이 모아지고 있습니다. 다만 하드웨어 레이 트레이싱도 엄청난 자원을 소모하기 때문에 M3처럼 저전력 프로세서에서 원활한 게임 구동은 쉽지 않아 보입니다. 그리고 기본적으로 아이폰과 달리 맥은 게임 기능보다는 그래픽 및 전문 작업에 특화되어 있습니다. 따라서 게임보다는 그래픽 작업에서 도움을 받을 수 있을 것입니다.M3 프로는 6개의 고성능 코어와 6개의 고효율 코어를 탑재해 M3와 비교해 CPU 부분을 50% 늘리고 GPU는 18코어로 40% 늘렸습니다. 성능 차이도 딱 그 정도일 것으로 예상할 수 있는데, 흥미로운 부분은 M2 프로보다 오히려 트랜지스터 집적도가 줄어들었다는 것입니다. M2 프로는 5nm 공정에서 400억 개 이상의 트랜지스터를 집적한 반면 M3 프로는 370억 개로 오히려 줄어들었습니다. (사진 참조) M3가 전작보다 50억 개 늘어난 250억 개인 점을 생각하면 다소 의외의 구성입니다. 아무튼 이런 구성 때문인지 M3 프로의 CPU 성능은 M1 프로 대비 20% 높은 수준입니다. 뒤집어 말하면 M2 프로와 큰 차이가 없단 이야기입니다. 물론 M2 프로도 전력 소모를 생각하면 놀랄 만큼 빠르니 M3 프로 겁나게 빠르다고 해도 잘못된 이야기는 아닙니다. 고성능 코어 8 + 저전력 코어 4개의 구성에서 고성능 코어 6 + 저전력 코어 6로 바뀌었는데도 성능이 비슷하면 사실 코어 하나의 성능은 M3 프로가 더 좋아진 것으로 볼 수 있습니다. 하지만 유독 M3 프로만 트랜지스터 집적도가 역주행하면서 성능도 제자리 걸음인 데는 이유가 있지 않을까 생각됩니다. 먼저 생각할 수 있는 이유는 반도체 칩 면적인 다이(Die) 면적 감소를 통한 원가 절감입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼 가격은 상당히 비싸기 때문에 다이 면적이 비슷해도 가격은 올라갑니다. 하지만 트랜지스터 집적도를 낮춰 다이 크기를 줄이면 가격 인상 요인을 최대한 억제할 수 있습니다. 다만 M3나 M3 맥스의 집적도 증가를 생각하면 원가 절감만이 이유의 전부는 아닐 것입니다. 다음으로 생각할 수 있는 것은 배터리 사용 시간을 늘리고 발열을 줄이는 것입니다. M3 프로는 3nm 미세 공정에도 트랜지스터 집적도를 약간 낮췄기 때문에 M2 프로와 비교해서 전력 소모를 상당히 줄일 수 있을 것으로 예상됩니다. 신형 맥북 프로의 경우 최대 22시간의 배터리 시간을 자랑하는데, 맥북 역사상 가장 배터리 사용 시간이 길다는 이야기가 허언이 아닐 가능성이 높습니다. 구체적인 건 벤치마크 결과를 봐야 알겠지만, 성능을 대폭 올리기보다는 배터리 사용 시간과 발열을 줄여 사용자들이 쾌적하게 쓸 수 있도록 한 것으로 풀이됩니다.하지만 M3 맥스는 플래그쉽 프로세서이고 나중에 이를 두 개 붙여 나올 것으로 예상되는 M3 울트라를 감안했는지 역대 가장 많은 트랜지스터 집적도인 920억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 전작인 M2 맥스의 670억 개보다 37%나 늘어난 숫자입니다. M3 맥스를 두 개 붙인 M3 울트라의 집적도는 1840억 개에 달할 것으로 보입니다. 덕분에 M3 맥스의 CPU 성능은 M1 맥스보다 80%, M2 맥스보다 50% 높으며 GPU 성능은 M1 맥스보다 50%, M2 맥스 보다 20%가 더 높습니다. 대신 일부 유닛을 제외한 컷칩이라도 발열량은 적지 않을 것으로 생각됩니다. M3 맥스를 탑재한 맥북 프로의 발열 및 배터리 사용 시간도 흥미로운 궁금증 중 하나입니다. 전체적으로 요약하자면, 아이패드, 맥북 에어, 아이맥, 맥북 프로에 널리 쓰이는 M3는 M2와 비교해서 적당한 수준의 트랜지스터 집적도 증가와 무난한 성능 향상을 보이고 있습니다. 제품의 포지션을 생각하면 당연한 결과라고 할 수 있습니다. M3 프로는 성능 향상보다는 배터리 사용 시간과 발열 제어에 초점을 맞춘 것 같지만, 정확한 건 벤치마크 결과를 봐야 알 수 있습니다. M3 맥스는 현재 기술 수준에서 가장 크고 강력한 M 시리즈 프로세서로 고성능 워크스테이션 시장을 겨냥한 제품으로 볼 수 있습니다. 같은 M3 패밀리라도 제각기 목적에 따라 강약을 조절했다는 점이 이번 M3 시리즈의 특징으로 보입니다.